제안된 알고리즘은 QR 형태의 LMS 알고리즘이 입력의 분산에 비례하게 되어있어 입력의 분산을 평균적인 측면에서 입력의 분산을 정규화하는 알고리즘중 하나이다. 본 논문에는 정규화 알고리즘의 수렴 특정 분석이 되어있다. 제안한 알고리즘의 성능분석을 위하여 간단한 FIR 시스템의 시스템 식별을 수행하였다. 이때 성능 비교에 참여한 알고리즘은 LMS, NLMS(normalized least mean square) 알고리즘이다. 그 결과 제안한 알고리즘은 NLMS 알고리즘과 매우 유사한 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 정규화 혼합 norm을 이용한 다중 채널 영상 복원 기법을 제안한다. 채널 영상 간 및 채널 영상내의 결정론적 정보를 이용한 다중 채널 영상 복원에 관한 문제를 고려한다. 제안 방식에서는 각 채널 영상에 대해 LMS (Least Mean Square) 및 LMF (Least Mean Fourth) 및 완화 함수를 결합시킨 부가 함수가 제안된다. 더불어, LMS 및 LMF의 상대적 기여도를 제한하기 위한 혼합 norm 매개 변수 및 완화 함수의 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수는 반복 영상으로부터 예측된 각 채널의 노이즈 분포에 의해 결정되어 진다. 제안된 방식은 각 채널 영상의 첨부 노이즈 형태에 대한 사전 정보 없이 복원 과정이 가능하다는 점과 두 매개 변수를 반복 과정에서 부분적으로 복원된 영상으로부터 조절할 수 있는 특성을 갖고 있다.
적응 필터링 기법은 시간에 따라 신호의 통계적 특성이 변화한때 많이 응용되는 신호처리의 분야이다. 적응필터의 성능 평가는 보통 구조의 복잡도 (complexity), 수렴 속도 (convergence speed) 및 오조정 (misadjustment)을 가지고 평가한다. 적응 필터의 실시간 구현을 위해서는 구조가 간단해야 피고 수렴속도는 빨라야 한다. 본 연구에서는 수렴속도 향상을 위해 변환 평면에서의 적응 필터링 기법에 대해 제안하였다. 먼저 CZT (Chirp Z-Transform)의 주파수 확대해석하는 특성과 DCT (Discrete Cosine Transform)의 실수연산 특성을 모두 가지는 CDCT (Chirp Discrete Cosine Transform)을 제안하였고, 이를 이용한 CDCTLMS (Chirp Discrete Cosine Transform LMS)을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 NLMS (normalized least mean square)알고리즘과 대표적인 변환평면 적응 필터링 방법인 DCTLMS (discrete cosine transform LMS) 알고리즘과의 학습곡선 (loaming curve)의 비교를 통하여 우수함을 입증하였으며 실제 초음파 신호처리에의 응용을 보였다.
This paper concerns on application of active magnetic bearing(AMB) system to levitate the elevation axis of an electro-optical sight mounted on moving vehicles. In such a system. it is desirable to retain the elevation axis within the predetermined air-gap while the vehicle is moving. A disturbance compensation control is proposed to reduce the base motion response. In the consideration of the uncertainty of the system model, a filtered-x least-mean-square(FXLMS) algorithm is used to estimate adaptively the frequency response function of the feedforward control which cancels disturbance responses. The frequency response function is fitted to an optimal feedforward control. Experimental results demonstrate that the proposed control reduces the air-gap deviation to 27.7% that by feedback control alone.
Vibration generated by the non-uniform road profile propagates though each tire and the suspension and finally generates structure born noise in the interior of the passenger vehicle. In this paper, the road-booming-noise which has strong correlation with the vibration signals measured at the suspension system was compensated. Active noise control of the road-booming-noise is rather difficult to achieve because of its non-stationary characteristics. CMFX LMS (Constraint Multiple Filtered-X Least Mean Square) algorithm, which can track non-stationary process rather well, is applied. Comprison of the proposed method and the conventional MFX LMS (Multiple Filtered-X Least Mean Square) algorithm is made through the hardware-in-the-loop simulation and the feasibility of the proposed method is demonstrated with the experiment.
이 논문에서는 극이 하나 있는 저역 여파기를 쓰는 정규화된 LMS 앨고리즘의 통계학적 수렴을 분석하였다. 이 앨고리즘에서 저역 여파기는 출력이 입력 신호전력의 추정 값에 가깝도록 순환적으로 조정하는 데에 쓰인다. 또한 이때 얻은 입력신호 전력 추정값은 수렴 매개변수를 정규화하는데에 쓰인다. 적응여파기 입력값들이 독립이고 평균이 0이며 넓은 뜻에서 정상인 가우시안 확률과정이라는 가정아래에서 여파기 계수의 평균, 제곱 평균과 제곱 평균 추정오차의 성격을 나타내는식을 얻었다. 평균과 제곱 평균수렴에 필요한 조건을 살펴보았으며 정규화된 LMS 앨고리즘의 성능과 LMS 앨고리즘의 성능을 견주어 보았다. 해석적 방법과 경험적 방법이 매우 잘 들어 맞는다는 것을 보여주는 실험결과도 보였다.
소음이 존재하고, 신호의 전달 시스템이 가변적인 환경에서 신호처리는 일반적으로 적응 알고리즘에 의해 이뤄진다. 다양한 적응 알고리즘들 중에서 LMS 알고리즘은 연산량이 적고, 구현이 쉬우며, 성능이 훌륭해 가장 널리 쓰이는 알고리즘이 되었다. LMS 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나가 Step Size이다. 일반적으로, Step Size가 크면, 알고리즘 수렴 속도는 빨라지지만, 수렴 오차는 커지게 되고, Step Size가 작으면 수렴 오차는 작아지지만, 수렴 속도는 느려진다. Step Size의 이러한 특성을 상호 보완하고자 많은 방법들이 제안되어 오고 있다. 본 논문에서는 오차 제곱 변화 곡선의 기울기로부터 현재 상태에 대한 카테고리를 분류하여, Step Size를 매 단계마다 적절하게 가변시킴으로써, 결과적으로 수렴 속도와 정확도, 연산량을 향상시킨 새로운 개념의 Categorized 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제시하고, 그 성능은 실험을 통하여 수렴 속도와 Excessive Mean Square Error (EMSE), 연산량의 관점에서 향상되었음을 검증하였다.
본 논문지 MCNS(Multimedia Cable Network System) DOCSIS(Data Over Cable Service Interface Specification) v1.0/v1.1 표준안에 대응하는 케이블모뎀 수신단의 FS-DFE(Fractionally Spaced-Decision Feedback Equalize)에 적용될 다양한 LMS(Least Mean Square)알고리즘에 관하여 수렴특성, SER(Symbol Error Rate) 및 MSE(Mean Square Error) 성능, 하드웨어 복잡도 그리고 step-size(${\mu}$)와의 관계를 $SPW^{TM}$로 모델링하고, 그들 개개의 성능을 보여다. 그리고 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 구조를 구성하였고, $SYNOPSYS^{TM}$을 통해 삼성 STD90 라이브러리로 합성하였다. 또한 본 논문에서는 최적의 하드웨어 구조를 가지기 위한 time-multiplexed multiplication 과 tap shared architecture구조를 채택하였다. 실험 결과를 통하여 LMS, DS(Data Signed)-LMS, ES(Error Signed)-LMS, SS(Signed Signed)-LMS[1][3]과 같은 다양한 LMS 알고리즘들 중 DS-LMS 알고리즘이 성능과 하드웨어를 고려한 최적의 알고리즘임을 보였고, DS-LMS 알고리즘 및 여러 가지 저면적 점유 기법을 이용하여 최대 58%까지 하드웨어 면적을 줄일 수 있었다.
위성통신서비스의 가용율 및 시스템 throughput 향상을 위해 사용하는 리턴링크 ACM(Adaptive Coding & Modulation)의 원리를 기술하였고, LMS(Least Mean Square) 기반 적응형 필터를 이용한 채널 예측 및 단말의 전송 MODCOD(Modulation & Code rate) 결정 알고리즘의 최적화 과정을 서술하였다. 시뮬레이션 결과 LMS 알고리즘은 필터 계수가 2차이고, ${\mu}$(step size) 값이 0.00026인 경우 MMSE(Minimum Mean Square Error)가 최소임을 알 수 있다. 이때 MODCOD 결정 알고리즘을 위한 SNR 마진이 0.3dB일 경우 MODCOD 결정 오차를 최소화 할 수 있음을 확인하였다.
Convergence properties of the stochastic gradient adaptive algorithm based on the least mean absolute third (LMAT) error criterion is presented.In particular, the performnce of the algorithmis examined and compared with least mena square (LMS) algorithm for several different probability densities of the measurement noisein a system identification mode. It is observedthat the LMAT algorithm outperforms the LMS algorithm for most of the noise probability densities, except for the case of the exponentially distributed noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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